Inferenz- vs. Trainings-Server
Die richtige Server-Lösung für Ihre KI-Anwendungen
Verstehen Sie die Unterschiede zwischen AI-Inferenz und Training-Workloads und finden Sie die optimale Server-Konfiguration für Ihre Anforderungen.
KI-Modelle trainieren oder einsetzen?
Bei der Wahl der richtigen Server-Infrastruktur für künstliche Intelligenz ist die Unterscheidung zwischen Training und Inferenz entscheidend.
Während das Training von KI-Modellen enorme Rechenressourcen über längere Zeiträume benötigt, erfordert die Inferenz – also die praktische Nutzung trainierter Modelle – vor allem schnelle Antwortzeiten und effizienten Durchsatz.
Die richtige Entscheidung kann erhebliche Kosten sparen und gleichzeitig die Performance Ihrer KI-Anwendungen optimieren.
Was ist ein Trainings-Server?
Leistungsstarke Hardware für Modell-Entwicklung
Ein Trainings-Server ist für die rechenintensive Aufgabe des Machine Learning Trainings ausgelegt. Hier werden neuronale Netze mit großen Datenmengen gefüttert, um Muster zu erkennen und zu lernen.
Der Trainings-Prozess kann Tage bis Wochen dauern und erfordert maximale Rechenleistung, um Modellparameter zu optimieren.
Hardware-Anforderungen Training
Hoher VRAM-Speicher
48 GB+ für große Modelle und Batch-Processing
Maximale Rechenleistung
TFLOPS und Tensor Cores für schnellere Trainingsläufe
Systemspeicher
128 GB+ RAM für große Datensätze
Schneller Storage
NVMe SSD für Datenzugriff während des Trainings
Einsatzszenarien Trainings-Server
- Entwicklung und Training neuer KI-Modelle von Grund auf
- Fine-Tuning bestehender Modelle mit eigenen Daten
- Hyperparameter-Optimierung und Modell-Experimente
- Transfer Learning mit großen Foundation-Modellen
- Forschung und Entwicklung neuer Architekturen
Was ist ein Inferenz-Server?
Optimiert für schnelle Produktiv-Einsätze
Ein Inferenz-Server nutzt bereits trainierte Modelle, um in Echtzeit Vorhersagen und Ergebnisse zu liefern. Hier steht die Geschwindigkeit und Effizienz im Vordergrund.
Inferenz erfordert deutlich weniger Ressourcen als Training, da nur die Vorwärtsdurchläufe durch das Netzwerk berechnet werden – ohne Backpropagation oder Gewichtsaktualisierungen.
Hardware-Anforderungen Inferenz
Moderater VRAM-Speicher
20-24 GB ausreichend für die meisten Modelle
Niedrige Latenz
Schnelle Antwortzeiten für Endnutzer
Hoher Durchsatz
Viele parallele Anfragen gleichzeitig verarbeiten
Modell-Optimierung
Quantisierung und Pruning für Effizienz
Einsatzszenarien Inferenz-Server
- Produktiv-Einsatz von Chatbots und KI-Assistenten
- API-Endpoints für Vorhersagen in Anwendungen
- Echtzeit-Analysen und Klassifizierung
- Content-Generierung und Textverarbeitung
- Automatisierung und intelligente Workflows
Direkter Vergleich: Training vs. Inferenz
Die wichtigsten Unterschiede auf einen Blick
| Aspekt | Trainings-Server | Inferenz-Server |
|---|---|---|
Hauptzweck | Modelle entwickeln & trainieren | Modelle produktiv einsetzen |
GPU-Empfehlung | RTX 6000 Ada (48 GB) | RTX 4000 Ada (20 GB) |
VRAM-Bedarf | 48 GB+ für große Modelle | 20-24 GB ausreichend |
Rechenleistung | 1457 TFLOPS (Maximum) | 307 TFLOPS (Optimal) |
Zeitcharakteristik | Stunden bis Wochen | Millisekunden bis Sekunden |
Monatliche Kosten | 1.399,90€ | 499,90€ |
Skalierung | Vertikal (mehr Power) | Horizontal (mehr Instanzen) |
Workload-Typ | Batch-Processing | Request/Response |
Optimierungsziel | Trainingsgeschwindigkeit | Latenz & Durchsatz |
Hauptzweck
Modelle entwickeln & trainieren
Modelle produktiv einsetzen
GPU-Empfehlung
RTX 6000 Ada (48 GB)
RTX 4000 Ada (20 GB)
VRAM-Bedarf
48 GB+ für große Modelle
20-24 GB ausreichend
Rechenleistung
1457 TFLOPS (Maximum)
307 TFLOPS (Optimal)
Zeitcharakteristik
Stunden bis Wochen
Millisekunden bis Sekunden
Monatliche Kosten
1.399,90€
499,90€
Skalierung
Vertikal (mehr Power)
Horizontal (mehr Instanzen)
Workload-Typ
Batch-Processing
Request/Response
Optimierungsziel
Trainingsgeschwindigkeit
Latenz & Durchsatz
Unsere Server-Lösungen im Überblick
Die richtige Hardware für jeden Anwendungsfall
AI Server Basic
Perfekt für Inferenz und Produktiv-Einsätze
- Optimiert für Inferenz-Workloads
- Niedrige Latenz für Echtzeit-Anwendungen
- 20 GB VRAM für mittelgroße Modelle
- Perfekt für Produktiv-APIs
- Kosteneffizient im Betrieb
AI Server Pro
Für Training und große Modelle
- Maximale Rechenleistung für Training
- 48 GB VRAM für große Modelle
- Fine-Tuning und Hyperparameter-Optimierung
- Auch für große Inferenz-Modelle geeignet
- Entwicklung und Forschung
Hybrid-Ansatz möglich
Kombinieren Sie Trainings- und Inferenz-Server für optimale Workflows: Trainieren Sie auf dem Pro-Server und deployen Sie auf kosteneffizienten Basic-Servern für die Produktion.
Entscheidungshilfe: Welcher Server passt zu mir?
Beantworten Sie diese Fragen für die richtige Wahl
Wollen Sie eigene Modelle entwickeln?
Sie benötigen maximale Rechenleistung und viel VRAM für das Training neuer Modelle oder Fine-Tuning.
Sie nutzen bestehende, vortrainierte Modelle für Produktiv-Anwendungen und APIs.
Wie groß sind Ihre Modelle?
Modelle wie Llama 3.1 70B oder größer benötigen 48 GB+ VRAM, selbst für Inferenz.
Die meisten produktiven Modelle wie Gemma 27B, DeepSeek 32B laufen perfekt auf 20 GB.
Wie ist Ihr Budget strukturiert?
In der Entwicklung benötigen Sie maximale Flexibilität und Power für Experimente.
Im Produktivbetrieb zählt Kosteneffizienz bei gleichbleibender Performance.
Welche Latenz-Anforderungen haben Sie?
Für APIs, Chatbots und interaktive Anwendungen ist ein optimierter Inferenz-Server ideal.
Für zeitunkritische Analysen können Sie die Power des Trainings-Servers nutzen.
Typische Workflows
Startup / MVP
Starten Sie mit einem Inferenz-Server und bestehenden Modellen. Schnelle Time-to-Market, geringe Kosten.
Wachstum
Erweitern Sie horizontal mit mehreren Inferenz-Servern für höhere Kapazität und Ausfallsicherheit.
Enterprise
Kombinieren Sie Trainings-Server für Entwicklung mit mehreren Inferenz-Servern für Produktion. Optimales Preis-Leistungs-Verhältnis.
Forschung & Entwicklung
Trainings-Server für Modellentwicklung und Experimente. Optionale Inferenz-Server für Demos und Testing.
Weitere Überlegungen
Datenhoheit
Beide Server-Typen bieten volle Kontrolle über Ihre Daten. Serverstandort Deutschland, DSGVO-konform.
Managed Service
Auf Wunsch kümmern wir uns um Installation, Konfiguration und Wartung – sowohl für Training als auch Inferenz (optional).
Einfacher Wechsel
Starten Sie mit einem Server-Typ und wechseln Sie bei Bedarf. Modelle sind portabel.
Expert Support
Unser Team hilft Ihnen bei der Auswahl und Optimierung Ihrer Server-Konfiguration.
Bereit für Ihre KI-Infrastruktur?
Lassen Sie uns gemeinsam die optimale Server-Lösung für Ihr Projekt finden
Unsicher, welcher Server zu Ihnen passt? Buchen Sie eine kostenlose Beratung mit unserem CTO und finden Sie die beste Lösung für Ihre KI-Anforderungen.
Oder kontaktieren Sie uns direkt
Branchenführende Unternehmen vertrauen auf uns
Was sagen Kunden über uns?
Sonja Aßer
Data Manager, ARGE
"Mit Timo und Robin ist man nicht nur technisch auf der sicheren Seite – sondern auch menschlich bestens betreut! Ob es um schnelle Hilfe im Alltag oder komplexe IT-Lösungen geht: Die Jungs von WZ-IT denken mit, handeln schnell und sprechen eine Sprache, die man versteht. Die Zusammenarbeit ist unkompliziert, zuverlässig und immer auf Augenhöhe. So macht IT richtig Spaß – und vor allem: Sie funktioniert! Großes Dankeschön an das Team! "
Timo und Robin von WZ-IT haben für uns einen RocketChat-Server aufgesetzt – und ich könnte nicht zufriedener sein! Von der ersten Beratung bis zur finalen Implementierung lief alles absolut professionell, effizient und zu meiner vollsten Zufriedenheit. Besonders schätze ich die klare Kommunikation, die transparente Preisgestaltung und das umfassende Fachwissen, das die beiden mitbringen. Auch nach der Einrichtung übernehmen sie die Wartung, was mir enorm den Rücken freihält und mir ermöglicht, mich auf andere wichtige Bereiche meines Business zu konzentrieren – mit dem guten Gefühl, dass unsere IT in den besten Händen ist. Ich kann WZ-IT uneingeschränkt weiterempfehlen und freue mich auf die weitere Zusammenarbeit!
Wir haben sehr gute Erfahrungen mit Herrn Wevelsiep und WZ-IT gemacht. Die Beratung war professionell, klar verständlich und zu fairen Preisen. Das Team hat nicht nur unsere Anforderungen umgesetzt, sondern mit- und proaktiv weitergedacht. Statt nur einzelne Aufträge abzuarbeiten, wurden uns fundierte Erklärungen geliefert, die unser eigenes Verständnis gestärkt haben. WZ-IT uns mit ihrer strukturierten Herangehensweise viel Druck abgenommen - das war genau das, was wir brauchten und ist der Grund, warum wir immer wieder gerne zurück kommen.
WZ-IT hat unseren Jitsi Meet Server neu aufgesetzt - professionell, schnell und zuverlässig.
Über 50+ zufriedene Kunden vertrauen bereits auf unsere IT-Lösungen
Lassen Sie uns über Ihr Projekt sprechen
Ob konkrete IT-Herausforderung oder einfach eine Idee – wir freuen uns auf den Austausch. In einem kurzen Gespräch prüfen wir gemeinsam, ob und wie Ihr Projekt zu WZ-IT passt.
Vertraut von führenden Unternehmen
